在全球大流行彻底改写了卫生保健剧本两年后,医院、卫生系统、设施和提供者仍在努力寻找一些正常的表象。在一波又一波的COVID-19病例和住院期间,在全员参与的心态下,大流行之前存在的挑战没有得到解决。
诸如过时的工作流程等障碍仍有待解决——而现在正是时候。事实证明,联邦资金在大流行最严重的时期拯救了卫生系统,但住院人数减少和成本上升对医院和卫生系统造成了沉重打击。即使有联邦关怀法案的资助,医院的利润率已经很低陷入赤字在2022年前两个月。
尽管几十年的技术进步,很多医疗数据仍然是非结构化的,这减慢了医疗服务的提供速度,并使提供者感到沮丧,他们不得不费力地浏览不同的文件,以获得患者的完整信息。自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)自动化可以从非结构化和锁定的信息源中提取信息,并加快护理时间,从而提高临床效率。
通过减少与管理任务和流程相关的低效和浪费,提供者可以以更少的成本做更多的事情,同时改善患者护理体验。
文书工作是职业倦怠的首要原因。
问问医生他们工作中的主要挫折官僚主义的职责如制图和文书工作不可避免地会上升到顶端。在最近的一项调查中,60%的医生指出与文书工作相关的官僚主义,远远超过了其他排名靠前的回答,如缺乏尊重(39%)、工作时间过长(34%)和薪酬过低(28%)。
再加上连续不断的COVID-19浪潮加剧了医生的工作倦怠,处理文书工作可能会成为打破医生继续从事这一职业的意志的虚拟稻草。在大流行之前,医生的职业倦怠率约为40%,大约是普通人群的两倍。但是太多病人的压力,太少的资源,太少的时间带来了倦怠率高达75%美国国家医学院总统指出。护士承受着巨大的压力,近五分之一的医护人员在流感大流行的头18个月里辞职。更重要的是,80%的留下来的人表示,人员短缺妨碍了他们安全工作和提供足够的病人护理的能力。
在大流行之前,该学会估计,职业倦怠需要花费医疗保健费用46亿美元,在过去两年中,这一数字无疑大幅上升。患者数量的增加以及更多的监管和要求让医护人员不堪重负,使他们无法在患者护理上花足够的时间。
然而,也有令人鼓舞的消息。一项小规模研究表明,对卫生实践工作流程的微小改变可以更好地支持病人护理和医生的福祉,同时降低成本。通过减少行政负担,干预组能够提供几乎病人的预约次数增加了50%比对照组更能说明组织效率的价值。
行政负担继续阻碍患者护理的高效和有效交付,自然语言处理和人工智能解决方案可以帮助解决这一挑战。
自动化和人工智能带来了好处。
他们认识到,人工智能等技术将很快改变医院的环境美国心脏协会健康创新中心发布了关于人工智能如何造福卫生保健工作者的指导意见。
专家认为,医疗支持人员执行的40%的任务可以自动化,从业人员和技术人员执行的33%的任务也可以自动化。技术的好处可以带来性能、生产力和效率的改善,并通过提高技能和再培训扩大工作职责,让临床医生在他们的执照的最高水平上执业。
在医疗保健行业的高管中,近一半的人表示,他们正寻求将行政任务或客户服务等业务流程自动化作为他们的首要任务。其中许多任务需要数据收集和共享,这些工作通常是手工处理的,因此自动化的时机已经成熟。
该报告指出,减少行政任务所需的大量工作首先是简化数据如何从外部和整个卫生保健组织进入组织。然而,另一个优先事项是信息的质量,其中许多信息仍然被困在非结构化数据源中。
非结构化数据的持续增长引发了人们对使用光学阅读器和为医疗保健量身定制的自然语言处理技术的人工智能流程的兴趣。今天已经有了适当的技术,但是卫生保健组织必须将其应用到正确的人和过程中,才能看到投资的积极回报。未来的人工智能肯定会通过预测疾病病理和推荐治疗方法来改变临床决策。但首先,医疗保健组织必须释放NLP和AI的行政任务,这些任务阻碍了医疗服务的提供。
医院、卫生系统和其他卫生保健组织都可以使用一些工具,通过消除手工任务,并在护理点向临床医生提供及时、准确的数据,从而改善提供者的体验。为了使NLP和AI技术在未来几年对医疗质量和结果产生积极影响,它们必须在扩展到其他应用之前证明在自动化基本任务方面是可靠的。
结论
正如福雷斯特(Forrester)在疫情开始后的2020年进行的调查所显示的那样,接受数字化流程的公司将获得回报。调查发现,数字文档处理对组织有帮助保持业务弹性甚至可以直接从他们的数字化努力中获得回报。通过利用数字文档处理,组织可以在远程环境中提高员工的生产力和协作,同时继续为客户服务。近四分之三的受访者表示,数字文档流程支持他们的业务连续性工作。
来自数字化流程组织的受访者报告的风险客户减少了十倍,风险收入减少了两倍。近一半拥有数字处理能力的人表示,拥有这种能力有助于他们在疫情期间追求机会和获得客户。超过一半(54%)的人认为,疫情过后,更好的员工合作带来的好处还会继续,近一半(47%)的人对客户满意度表达了同样的看法。
医院、卫生系统和其他提供者需要可靠、可操作的数据来提供服务和为患者提供最佳护理。包括自然语言处理和人工智能技术的数字文档处理可以将非结构化的文档转化为可操作的信息,促进简化工作流程、更快的护理以及患者和提供者之间更有意义的交互。
Bevey矿工是一名医疗保健主管
图片来源:Shutterstock.com